[파이썬] TensorFlow에서 변수와 상수

06 Sep 2023

statsmodels

TensorFlow는 딥러닝과 머신러닝을 위한 강력한 오픈소스 라이브러리입니다. 이번 포스트에서는 TensorFlow에서 변수와 상수를 다루는 방법에 대해 알아보겠습니다.

변수 (Variables)

TensorFlow에서 변수는 정의된 그래프에 대한 상태(state)를 저장하는 데 사용됩니다. 변수는 초기화(init)가 필요하며, 학습 중에 값이 변경될 수 있습니다. 따라서, 모델의 가중치(Weights)와 편향(Biases) 같은 값들을 저장하기 위해 변수가 사용됩니다.

변수를 생성하기 위해서는 tf.Variable() 함수를 사용합니다. 다음은 변수를 생성하는 예제 코드입니다:

import tensorflow as tf

# 변수 생성
weights = tf.Variable(tf.random_normal(shape=(10, 10)), name='weights')
biases = tf.Variable(tf.zeros(shape=(10)), name='biases')

위의 예제에서는 weights와 biases라는 두 개의 변수를 생성하였습니다. tf.random_normal() 함수는 정규 분포를 따르는 난수로 변수를 초기화하고, tf.zeros() 함수는 0으로 변수를 초기화합니다.

변수를 사용하기 전에는 반드시 초기화(initialize)해야 합니다. TensorFlow에서는 변수 초기화를 위한 전역 변수 초기화 함수를 제공하며, 이는 tf.global_variables_initializer() 함수로 사용할 수 있습니다.

# 변수 초기화
init = tf.global_variables_initializer()

# 세션 실행하여 변수 초기화
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    # 변수를 사용하여 모델 학습 또는 예측 수행

상수 (Constants)

TensorFlow에서 상수는 그래프에서 변하지 않는 값을 나타내기 위해 사용됩니다. 상수는 변수와 달리 학습 과정에서 값이 변경되지 않으며, 모델 구성 중에 사용되는 고정된 값으로 사용됩니다.

상수를 생성하기 위해서는 tf.constant() 함수를 사용합니다. 다음은 상수를 생성하는 예제 코드입니다:

import tensorflow as tf

# 상수 생성
learning_rate = tf.constant(0.001, name='learning_rate')
num_epochs = tf.constant(100, name='num_epochs')

위의 예제에서는 learning_rate와 num_epochs라는 두 개의 상수를 생성하였습니다. tf.constant() 함수를 사용하여 각각의 값을 할당하였습니다.

결론

TensorFlow에서 변수와 상수는 모델의 가중치와 하이퍼파라미터 등을 저장하고 공유하기 위해 사용됩니다. 변수는 학습 중에 값이 변경되는 상태를 저장하는 데 사용되고, 상수는 그래프에서 변하지 않는 값으로 사용됩니다. 올바르게 변수와 상수를 사용하여 모델을 구성하면 효율적이고 유지보수가 용이한 코드를 작성할 수 있습니다.

추가 자료:

TensorFlow 변수 (https://www.tensorflow.org/guide/variables)
TensorFlow 상수 (https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/constant)

이 포스트는 TensorFlow의 변수와 상수에 대해 알아보았습니다. TensorFlow를 사용하여 딥러닝 및 머신러닝 모델을 구축하는 동안 변수와 상수를 올바르게 사용하는 것이 중요합니다.